様式２－１

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

人文社会科学部・地域教育文化学部・医学部・工学部・農学部では、「データ解析基礎」、「情報処理」「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」の２単位４単位を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
データ解析基礎（データサイエンス（基礎）） 2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
データ解析基礎（データサイエンス（基礎）） 2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データ解析基礎
全学開講
○ ○
2 ○
データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
データ解析基礎（データサイエンス（基礎）） 2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報処理
2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
データ解析基礎（データサイエンス（基礎）） 2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○ ○2
データ解析基礎（データサイエンス（基礎）） 2 ○ 一部開講 ○ ○ ○単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

選択項目

授業科目

1

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
・シェアリングエコノミーやサブスクリプションモデルなど、新しく加わったサービスを解説し、そこから生まれる
新しい情報や価値を理解する。「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」（第15回データサイエンス・AIの1-1 動向、データ駆動型社会への移行）
・データサイエンスの初めから現代までを歴史の流れに沿って説明する。「データサイエンスI」（第１回）（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、
データ駆動型社会等）に深く寄・AIが社会に浸透することによるメリットやデメリットを列記し、今後の課題を考える。さらに、AI技術の学習方与しているものであり、それが自法を紹介することで、AIを使って自分なりの課題解決に取り組む、橋渡しを行う。「データ解析基礎（データサ
らの生活と密接に結びついてい
イエンス（基礎））」（第15回データサイエンス・AIの動向、データ駆動型社会への移行）
る
1-6

・ロジスティック回帰を用いた赤潮発生確率の推定を紹介する。「データサイエンスI」（第12回）

・「データ活用力」や「データ分析」の重要性を「料理」に例えて、素材（データ）から料理（分析結果）に至る流
れを理解してもらう。「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」（第1回データ活用と必要なスキル、実社
1-2 会で活かされるデータ紹介）
・TwitterやインスタグラムなどSNSを通した言葉をテキストデータとして、取り出し分類することで、新しい世界（２）「社会で活用されているデーが見えてくることを示す。「データサイエンスI」（第3回）
タ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活・データの分析や可視化においては、利用者（料理でいえば客）の立場に立つことで、社会の中で広く使われや社会の課題を解決する有用る分析（料理）となることを学び、そのためのツールとして、エクセルの活用が１つの手段であることを紹介すなツールになり得るものる。「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」（第1回データ活用と必要なスキル、実社会で活かされる
1-3
データ紹介）
・社会のいろいろな場面で活用されているQRコードを取り上げ、その仕組みと有用性を実際の計算も交えて、体験する。「データサイエンスI」（第8回）
・新商品アイデアの提案から、アンケートによるアイデア評価（実験調査、テストマーケティング）を統計的手法を使ってどのように行うかを、解説する。「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」（第9回平均値の比較をアイデア評価に応用する）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・地球観測衛星Landsat1の海色衛星搭載センサーによる赤潮検出「データサイエンスI」（第９回）や決定木を用いた赤潮発生原因のパターン発見を紹介する。「データサイエンスI」（第13回）
におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、
公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの

・日経平均などの時系列データに指数化や移動平均などのデータ処理を行い、繰り返しパターンの発見を体験する。「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」（第13回時系列データを分析しよう、経済データの利活
用技術の紹介）1-5・東京湾などの閉鎖性海域における水質や植物プランクトンの変化など、各公共機関で報告されている公共データを、時系列データとして可視化することで読み取れる情報を解説する。「データサイエンスI」（第9回）

・データやデータサイエンス・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する。いくつかの具体的事案を見ながら，データ駆動型社会における脅威（リスク）について学ぶ。「データ解析基礎（データサイ
エンス（基礎））」（第１４回データ分析を活用するために知っておきたいポイントデータ分析を活用するために知っておきたいポイント）個人情報の定義、個人情報がなぜ狙われるのか？他人の個人情報をどう扱ったら3-1よいのか？また、著作権侵害やレポートの盗用などどのような事が禁じられているのかを理解する。「情報処理」（第2回）（４）活用に当たっての様々な留・データやデータサイエンス・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する。いくつかの具意事項（ELSI、個人情報、データ体的事案を見ながら，データ駆動型社会における脅威（リスク）について学ぶ。「データサイエンスI」（第１３回)
倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・個人情報保護法やEU㇐般データ保護規則（GDPR）など、最先端のデータを取り巻く考え方や指針・法についても紹介する。「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」（第１４回データ分析を活用するために知っておきたいポイントデータ分析を活用するために知っておきたいポイント）コンピュータウィルスなどコンピュータ
3-2 セキュリティに関する知識を学ぶ。SNSを使ったデマなど正しい情報とフェイク情報が混在する現実を理解する。「情報処理」（第2回））
・個人情報保護法やEU㇐般データ保護規則（GDPR）など、最先端のデータを取り巻く考え方や指針・法についても紹介する。「データサイエンスI」（第14回）
・量的データや質的データなどデータの種類を理解し、正しい扱い方を学ぶ。「データ解析基礎（データサイエ
ンス（基礎））」（第2回データの準備とデータのタイプ）
2-1 ・東京湾での水質調査データを重回帰分析による粒子性有機態窒素の濃度との相関評価を説目する「データサイエンスI」（第8回）
・ある施設の入場者数からエクセルを用いた標準偏差を計算する方法や、外国語検定試験の結果を用いて、（５）実データ・実課題（学術デー
エクセルによるデータ解析や散布図による可視化手法などを学ぶ。「データ解析基礎（データサイエンス（基タ等を含む）を用いた演習など、礎））」（第6回量的変数をばらつきで要約する）
社会での実例を題材として、
2-2 ・公開されている水環境研究データを紹介し、グラフの種類や表現方法について学ぶ。「データサイエンスI」「データを読む、説明する、扱う」（第10回）
といった数理・データサイエン
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

・相関係数を用いた相関の検討、ある県の市町村ごとに、飲食店の数と金融機関店舗数の相関関係から判断できる結論の考察などを行う。「データ解析基礎（データサイエンス（基礎））」（第10回散布図を活用して関係性を分析する）
2-3
・Pythonを用いた深層学習による赤潮発生予測プログラミングを説明する。「データサイエンスI」（第13回）

2

様式２－２

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

理学部では、「データ解析基礎、データサイエンスI（数理科学）」の２単位４単位を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データ解析基礎
全学開講
2 ○
○ ○
データサイエンスI（数理科学）
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
2 ○ 一部開講 ○ ○単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報処理
全学開講 ○ ○2
データサイエンスI（数理科学）
2 ○ 一部開講 ○ ○
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○ ○データサイエンスI（数理科学）
2 ○ 一部開講 ○ ○ ○単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

選択項目

授業科目

3

選択項目

⑨プログラムを構成する授業の内容
授業に含まれている内容・要素

講義内容
・シェアリングエコノミーやサブスクリプションモデルなど、新しく加わったサービスを解説し、そこから生まれる
新しい情報や価値を理解する。「データ解析基礎」（第15回データサイエンス・AIの動向、データ駆動型社会
1-1 への移行）
・データサイエンスの初めから現代までを歴史の流れに沿って説明する。「データサイエンスI」（第１回）（１）現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、
データ駆動型社会等）に深く寄・AIが社会に浸透することによるメリットやデメリットを列記し、今後の課題を考える。さらに、AI技術の学習方与しているものであり、それが自法を紹介することで、AIを使って自分なりの課題解決に取り組む、橋渡しを行う。「データ解析基礎」（第15回
らの生活と密接に結びついてい
データサイエンス・AIの動向、データ駆動型社会への移行）
る
1-6

・新型コロナウィルスの話題も入れながら、DNA塩基配列データなど数値以外のデータを紹介する。「データサイエンスI」（第6回）ロジスティック回帰を用いた赤潮発生確率の推定を紹介する。「データサイエンスI」（第12回）（２）「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」
は非常に広範囲であって、日常
生活や社会の課題を解決する
有用なツールになり得るもの

・「データ活用力」や「データ分析」の重要性を「料理」に例えて、素材（データ）から料理（分析結果）に至る流
れを理解してもらう。「データ解析基礎」（第1回データ活用と必要なスキル、実社会で活かされるデータ紹介）
1-2 ・TwitterやインスタグラムなどSNSを通した言葉をテキストデータとして、取り出し分類することで、新しい世界が見えてくることを示す。「データサイエンスI」（第3回）

・データの分析や可視化においては、利用者（料理でいえば客）の立場に立つことで、社会の中で広く使われる分析（料理）となることを学び、そのためのツールとして、エクセルの活用が１つの手段であることを紹介す
1-3 る。「データ解析基礎」（第1回データ活用と必要なスキル、実社会で活かされるデータ紹介）
・社会のいろいろな場面で活用されているQRコードを取り上げ、その仕組みと有用性を実際の計算も交えて、体験する。「データサイエンスI」（第12回）（第8回）
・新商品アイデアの提案から、アンケートによるアイデア評価（実験調査、テストマーケティング）を統計的手法を使ってどのように行うかを、解説する。「データ解析基礎」（第9回平均値の比較をアイデア評価に応用する）（３）様々なデータ利活用の現場 1-4 ・現代社会でも利活用が期待されているGISデータを対象にしたデータの可視化を解説する。「データサイエンスI」（第14回）地球観測衛星Landsat1の海色衛星搭載センサーによる赤潮検出「データサイエンスI」（第９におけるデータ利活用事例が示回）や決定木を用いた赤潮発生原因のパターン発見を紹介する。「データサイエンスI」（第13回）
され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフ
ラ、公共、ヘルスケア等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの（４）活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、デー
タ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮
し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事
項への理解をする

・日経平均などの時系列データに指数化や移動平均などのデータ処理を行い、繰り返しパターンの発見を体験する。「データ解析基礎」（第13回時系列データを分析しよう、経済データの利活用技術の紹介）
・米沢市内を運行するバスのGPSデータを利活用したバスの運行状況を評価する。「データサイエンスI」（第1-5
15回）東京湾などの閉鎖性海域における水質や植物プランクトンの変化など、各公共機関で報告されている
公共データを、時系列データとして可視化することで読み取れる情報を解説する。「データサイエンスI」（第9回）
・個人情報の定義、個人情報がなぜ狙われるのか？他人の個人情報をどう扱ったらよいのか？また、著作権侵害やレポートの盗用などどのような事が禁じられているのかを理解する。「情報処理」（第2回）
・データやデータサイエンス・AIを利活用する際に求められるモラルや倫理について理解する。いくつかの具
3-1 体的事案を見ながら，データ駆動型社会における脅威（リスク）について学ぶ。「データサイエンスI」（第13回）（第14回）

・コンピュータウィルスなどコンピュータセキュリティに関する知識を学ぶ。SNSを使ったデマなど正しい情報とフェイク情報が混在する現実を理解する。「情報処理」（第2回））
・個人情報保護法やEU㇐般データ保護規則（GDPR）など、最先端のデータを取り巻く考え方や指針・法につ
3-2 いても紹介する。「データサイエンスI」（第13回）（第14回）

・量的データや質的データなどデータの種類を理解し、正しい扱い方を学ぶ。「データ解析基礎」（第2回デー
タの準備とデータのタイプ）
2-1 ・ランダムな抽出実験による円周率や電池の長さを導き出す体験を通して、今まで経験したことのないデータ収集手法を学ぶ。「データサイエンスI」（第10回）東京湾での水質調査データを重回帰分析による粒子性有機態窒素の濃度との相関評価を説目する「データサイエンスI」（第8回）
・ある施設の入場者数からエクセルを用いた標準偏差を計算する方法や、外国語検定試験の結果を用い（５）実データ・実課題（学術デーて、エクセルによるデータ解析や散布図による可視化手法などを学ぶ。「データ解析基礎」（第6回量的変数
タ等を含む）を用いた演習など、をばらつきで要約する）
社会での実例を題材として、
2-2 ・ガス消費量、二酸化炭素濃度の変化など、身近にある時系列データを紹介して、時系列データの可視化に「データを読む、説明する、扱う」
より読み取れる情報を解説する。「データサイエンスI」（第11回）公開されている水環境研究データを紹介し、といった数理・データサイエン
グラフの種類や表現方法について学ぶ。「データサイエンスI」（第10回）
ス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの

・相関係数を用いた相関の検討、ある県の市町村ごとに、飲食店の数と金融機関店舗数の相関関係から判断できる結論の考察などを行う。「データ解析基礎」（：第10回散布図を活用して関係性を分析する）
・米沢市内を運行するバスのGPSデータを利活用したバスの運行状況を評価する。「データサイエンスI」（第2-3
15回）Pythonを用いた深層学習による赤潮発生予測プログラミングを説明する。「データサイエンスI」（第13回）

4

様式２－３

プログラムを構成する授業科目について①具体的な修了要件②教育プログラムの修了要件

学部・学科によって、修了要件は相違する

農学部では、「データ解析基礎、情報処理」の４単位を修得すること。

③現在進行中の社会変化（第４次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等）に深く寄与しているものであり、それが自らの生活と密接に結びついている」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-1 1-6
必修 開講状況 1-1 1-6
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
単位数④「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得るもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-2 1-3
必修 開講状況 1-2 1-3
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
単位数⑤「様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、様々な適用領域（流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア
等）の知見と組み合わせることで価値を創出するもの」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 1-4 1-5
必修 開講状況 1-4 1-5
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
単位数⑥「活用に当たっての様々な留意事項（ELSI、個人情報、データ倫理、ＡＩ社会原則等）を考慮し、情報セキュリティや情報漏洩等、データを守る上での留意事項への理解をする」の内容を含む授業科目
単位数 必修 開講状況 3-1 3-2
必修 開講状況 3-1 3-2
授業科目
授業科目
情報処理
2 ○ 全学開講 ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○2
単位数⑦「実データ・実課題（学術データ等を含む）を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理・データ
サイエンス・ＡＩの基本的な活用法に関するもの」の内容を含む授業科目
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
必修 開講状況 2-1 2-2 2-3
授業科目
授業科目
データ解析基礎2 ○ 全学開講 ○ ○ ○データサイエンスI（数理科学）
一部開講 ○ ○ ○2
単位数⑧選択「４．オプション」の内容を含む授業科目
授業科目

単位数

選択項目

授業科目

5

選択項目

データ解析基礎(データサイエンス（基礎）)【曜日に属さないオ
ンライン】
Introduction to Data Analysis ( Data Science (Basic) )担当教員：脇 克志(WAKI Katsushi)
担当教員の所属：理学部理学科担当教員の実務経験の有無：無開講学年：1年開講学期：前期

単位数：2

開講形態：演習【授業の目的】
デジタルデータの種類・性質を理解して、現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方を習得することを目的とします。
【授業の到達目標】
1. デジタルデータを活用するために必要となるスキルを説明できる。【知識・理解】
2. デジタルデータには、どんな種類・性質があるかを理解している。【知識・理解】
3. デジタルデータを理解するために必要な可視化のスキルを実行できる。【技能】
4. 実社会で、デジタルデータがどのように活用されているかを説明できる。【知識・理解】【授業概要（キーワード）】
質的データ、量的データ、平均、ばらつき、分布図、時系列データ【科目の位置付け】
データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法と表現方法を修得して、今後のデータを活用した課題解決研究に備える。
【SDGsについて】
04.質の高い教育をみんなに
08.働きがいも経済成長も09.産業と技術革新の基盤をつくろう【授業計画】
・授業の方法WebClassを活用し、各回の教材にアクセスして、オンラインで学習する。
・日程
第01回：データ活用と必要なスキル、実社会で活かされるデータ紹介
第02回：データの準備とデータのタイプ、データの数理的表現
第03回：アンケートデータを要約しよう
第04回：質的変数の分析へ
第05回：量的変数を代表値で要約する
第06回：量的変数をばらつきで要約する
第07回：平均と標準偏差を活用しよう
第08回：量的データを比較する
第09回：平均値の比較をアイデア評価に応用する
第10回：散布図を活用して関係性を分析する
第11回：回帰分析を活用して関係性を分析する
第12回：関係性の分析で改善点を見つけよう
第13回：時系列データを分析しよう、経済データの利活用技術の紹介
第14回：データ分析を活用するために知っておきたいポイント
第15回：データサイエンス・AIの動向、データ駆動型社会への移行【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方
WebClassにある教材を熟読した上で、毎回の課題問題を確実に解答する。
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス
自分の興味に合わせて、教材で紹介されているスキルを具体的な題材で試して見る。
WebClass上の掲示板に、疑問点や自分が感じたことを書き込んで、学生同士の意見交換を通して、理解を深める。
【成績の評価】
・基準
毎回の教材に対応する課題問題の達成率で評価する。
また、掲示板への書き込み状況で加点を行う。
・方法
課題問題の正解率(100%)【テキスト・参考書】
WebClassの教材をテキストとして活用する。
【その他】
・学生へのメッセージ
データ解析のスキルは、自分の興味があるデータを用いた解析を実際に行うことで、身につきます。WebClassの課題をただ解くだけでなく、自分の課題を作って挑戦しましょう。課題提出には、２週間の期限がありますが、期限の延長は行いませんので、余裕を持って早めに提出してください・オフィス・アワー
質問などは、WebClassの掲示板を通じて、いつでも受け付けます。

6g84302001-2023-G1-78904

データサイエンスⅠ(数理科学)
Data Science I (Mathematical Science)
担当教員：原 一夫(HARA Kazuo),脇 克志(WAKI Katsushi)
担当教員の所属：理学部
担当教員の実務経験の有無：無開講学年：1年,2年,3年,4年
開講学期：前期
単位数：2

開講形態：講義【授業の目的】
授業で紹介されるいくつかの例を通して，データサイエンスに登場する専門用語や考え方に触れることにより，データサイエンスと呼ばれる分野を知り，慣れ親しむことが，本授業の目的です．
【授業の到達目標】
この授業を履修した学生は，（１）データから有用な情報や知識を見つける基本的な手順を説明できる．【知識・理解】（２）データをサーチ・圧縮・数値解析するいくつかの手順を説明できる．【知識・理解】（３）データサイエンスの社会における役割について，討議することができる．【態度・習慣】【授業概要（キーワード）】
データ，アルゴリズム，機械学習，自然言語処理，バイオインフォマティクス，情報理論，ランダム，時系列分析，データ倫理【学生主体型授業（アクティブラーニング）について】
A-1．ミニッツペーパー、リフレクションペーパー等によって、自分の考えや意見をまとめ、文章を記述し提出する機会がある。：1～25％【科目の位置付け】
この授業は，科学や実社会の多くの場面で，データを用いた客観的・論理的なエビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となるデータ
サイエンスに関して，基本的能力と健全な批判精神に裏打ちされた幅広い知識を習得するためのものです．
【SDGsについて】
09.産業と技術革新の基盤をつくろう
12.つくる責任つかう責任【授業計画】
・授業の方法
データサイエンスに登場する専門用語や考え方を，初歩的な例，あるいは，身近な例を用いて説明します．
・日程
担当：原
第１回 データサイエンスとは何だろう？
第２回 ユークリッドの互除法をプログラミングしよう
第３回 コンピュータでテキストデータを分類しよう
第４回 コンピュータで単語を類推しよう
第５回 ウェブ検索のしくみを知ろう
第６回 DNA配列データの相同性検索アルゴリズムを動かそう
第７回 データを圧縮しよう
第８回 地震データ，言語データに現れる冪乗則を体験しよう
第９回 データから法則を見つけよう
担当：脇
第１０回 ランダムを使おう
第１１回 時系列データ分析に挑戦しよう
第１２回 QRコードを作ろう
第１３回 データ・AIを活用するリスク、個人情報を守るデータ倫理を学ぼう
第１４回 GISデータを使って、バスの運行を評価しよう
第１５回 GISデータを使って、バス停の利用状況を評価しよう【学習の方法・準備学修に必要な学修時間の目安】
・受講のあり方（１）各回の授業内容を，短いことばで要約するなどして，理解すること（授業で初めて知ったことばを，既に知っていることばに，マッピングする，対応付けること）を心がけてください．
（２）理解できなかったことや，新たに生じたクエスチョンを，ことばを用いて具体化，明確化するようにしてください．
（３）各回に提示される課題の回答を，ウェブクラスを通して必ず提出してください．
・授業時間外学習（予習・復習）のアドバイス（１）授業で紹介されたキーワードをウェブや図書館などで調べてみてください．
（２）データサイエンスと科学や実社会との関わりを，普段の生活のなかで意識してみてください．
【成績の評価】
・基準
授業で課される課題によって，成績を判定する予定です．
・方法
各回の課題を８点とします．合計得点が１００点を超えた場合は，最終的な成績を１００点とします．
【テキスト・参考書】
各回に使用するスライドやプリントなどは，可能な限り，ウェブクラスに置く予定です．さらに，必要に応じて参考書を紹介します．
【その他】
・学生へのメッセージ
各回の授業に参加した結果，「どこまで分かったか」「どこから分からなくなったか（どんなクエスチョンが新たに生まれたか）」を，ことばに直してメモ書きすることをおすすめします．これを積み重ねて作られるメモ集は（一人ひとりの受講者にとっての）財産になると思います．
・オフィス・アワー
授業時間外に学生の質問に答える「オフィス・アワー」については，担当教員ごとに曜日，時間，連絡先等をお知らせする予定です．

7

g84501005-2023-G1-78360

山形大学
これからの社会に必要なデータ活用のスキルを身につけて

YAMAGATA University Data Science EDUCATION

これからの社会に必要なデータ活用のスキルを身につけてこれからの社会に必要なデータ活用のスキルを身につけて

YAMAGATA University Data Science EDUCATION

専門教育・研究、論文

リテラシー、応用基礎のスキルを基盤に、自分の専門分野や興味のある科目を履修し、データを活用した課題解決、研究に活かす。
リテラシー、応用基礎のスキルを基盤に、＊分野を超えた学部間、企業連携による研究事例も多くあります
自分の専門分野や興味のある科目を履修し、リテラシー、応用基礎のスキルを基盤に、データを活用した課題解決、研究に活かす。
自分の専門分野や興味のある科目を履修し、専門教育・研究、
論文

本制度は、本学が定めるデータサイエンス関連の認定科目を習得した学生を「データサイエンスマイスター」として認定するものです。認
本制度は、本学が定めるデータサイエンス関連の認定科目を習得し
定基準は、
ベーシック
（リテラシーレベル）、アドバンスト（応用基礎レた学生を「データサイエンスマイスター」として認定するものです。認ベル）の2段階を設置しました。
これからの社会に必要なデータ活用
本制度は、本学が定めるデータサイエンス関連の認定科目を習得し
定基準は、
ベーシック
（リテラシーレベル）、
アドバンスト（応用基礎レ
のスキルを基礎から身につけましょう。として認定するものです。
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2つの認定基準
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基礎が身についたら次のステップへGO！

リテラシー
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レベル

基礎が身についたら次のステップへGO！

2つの認定基準ベル）の2段階を設置しました。
これからの社会に必要なデータ活用

応用墓礎Ȱɗɞʁɇɖ
レベル

認定証発行
希望者のみ

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「認定証書」の希望者はセンターHPから申請してくださ（ベーシック／アドバンスト認定証）
を発行します（成績証い。認定要件を満たしていることを確認後、「 認定証書」
明書には記載されません）。
「認定証書」の希望者はセンターHPから申請してくださ（ベーシック／アドバンスト認定証）
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認定要件を満たしていることを確認後、「 認定証書」
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（ベーシック／アドバンスト認定証）を発行します（成績証
明書には記載されません）。

AI・データサイエンス要論（データサイエンス
（応用）
）

対象■
：全学部
基盤共通教育共通科目（情報科学）■ 開講時期：後期 ■ ２単位→詳細はこちら→詳細はこちら→詳細はこちら■・
基盤共通教育共通科目（情報科学）（データサイエンス
データサイエンスの知識を様々な
AIAI・
データサイエンス要論（応用））■ 開講時期：後期■ ２単位 、専門分野へ応用し（AI×専分野）
現実の課題解決、
講義紹介動画■ 価値創造を行う上で必要な知識を習得。
基盤共通教育共通科目（情報科学）
AI・データサイエンスの知識を様々なキーワード：アルゴリズム、
統計学、機械学習、
Python（AI×専分野）、
現実の課題解決、■ 専門分野へ応用し
開講時期
：後期
■
２単位 数学、
価値創造を行う上で必要な知識を習得。

AI・データサイエンスの知識を様々なキーワード：アルゴリズム、数学、統計学、機械学習、Python
専門分野へ応用し（AI×専分野）、現実の課題解決、価値創造を行う上で必要な知識を習得。
キーワード：アルゴリズム、数学、統計学、機械学習、Python

データ解析基礎（データサイエンス）
対象：人文社会科学部・地域教育文化学部
・医学部・工学部・農学部 （基礎）

データサイ
エンスⅠ
（数理科学）
対象：理学部

データ解析基礎（データサイエンス（基礎））■ 基盤共通教育共通科目（情報科学）
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方、講義紹介動画■ 基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）
データサイ
エンス
Ⅰ
（数理科学）

対象■：理学部
開講時期：前期■２単位■ 基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）
科学や実社会の多くの場面で、データを用いた客観的・論理的なデータ解析基礎（基礎））■ 開講時期：前期 ■ （データサイエンス
２単位
データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法とデータサイエンスⅠ（数理科学）■ 開講時期：前期 ■２単位
エビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となるキーワード：質・量的データ、平均、ばらつき、分布図、時系列データ■ データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法と基盤共通教育共通科目（情報科学）■ 表現方法を習得。
開講時期：前期 ■ ２単位
講義紹介動画キーワード：アルゴリズム、
機械学習、
自然言語処理、
バイオインフォマティクス、
データ倫理■ エビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となる
基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）
幅広い知識を習得。
■ 開講時期：前期 ■２単位表現方法を習得。
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方、講義紹介動画キーワード：質・量的データ、平均、ばらつき、分布図、時系列データ

幅広い知識を習得。
科学や実社会の多くの場面で、データを用いた客観的・論理的なキーワード：アルゴリズム、
機械学習、
自然言語処理、
バイオインフォマティクス、
データ倫理

前期 ■ ２単位■ 基盤共通教育共通科目 ■ 開講時期：
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタルデータの扱い方、
科学や実社会の多くの場面で、データを用いた客観的・論理的なコンピュータを利用する上での情報の正しい取り扱いを理解、
データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法とエビデンスに基づく仮説構築や意思決定を行う際の基礎となる
推奨科目
大学での勉学・研究活動に必要なソフトでドキュメントの作成を可能に！
：前期 ■ ２単位
■ 開講時期幅広い知識を習得。
■ 基盤共通教育共通科目
表現方法を習得。
コンピュータを利用する上での情報の正しい取り扱いを理解、
キーワード：質・量的データ、平均、ばらつき、分布図、
時系列データキーワード：アルゴリズム、機械学習、自然言語処理、バイオインフォマティクス、
データ倫理

情報処理

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基礎が身についたら次のステップへGO！

AI・データサイエンス要論（データサイエンス（応用））

対象：理学部■ 基盤共通教育共通科目（情報科学）＊分野を超えた学部間、企業連携による研究事例も多くあります

対象：全学部

対象：人文社会科学部・地域教育文化学部・医学部・工学部・農学部

対象■：人文社会科学部
・地域教育文化学部
開講時期：前期■ ２単位 ・医学部・工学部・農学部＊分野を超えた学部間、企業連携による研究事例も多くあります
データを活用した課題解決、研究に活かす。

対象：全学部ɧĪɅɑȽȰɗɞʁɇɖ
定基準は、ベーシック（リテラシーレベル）、アドバンスト（応用基礎レリテラシー
応用墓礎のスキルを基礎から身につけましょう。
レベルレベルベル）の2段階を設置しました。
これからの社会に必要なデータ活用「認定証書」の希望者はセンターHPから申請してくださ
リテラシー
応用墓礎
のスキルを基礎から身につけまし
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レベル
レベル
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認定要件を満たしていることを確認後、「 認定証書」

基礎

学部専門科目

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MEISTER認定

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認定
ADVANCEDDATA SCIENCEMEISTERɧĪɅɑȽ
DATA SCIENCEMEISTER
認定
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BASIC
DATA SCIENCE
認定
MEISTERBASIC■ 基盤共通教育共通科目 ■ 開講時期：前期 ■ ２単位

STEP
STEP

03
03

03

BASIC

大学での勉学・研究活動に必要なソフトでドキュメントの作成を可能に！

PROGRAMPROGRAM

STEP

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認定

情報処理
推奨科目

専門
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rs l課
p門
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SpCou ia課
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YAMAGATA University Data Science EDUCATION
専門教育・研究、
論文

PROGRAM

STEP
STEP

02
STEP
02

02

STEP
STEP

01
01
STEP

01

コンピュータを利用する上での情報の正しい取り扱いを理解、大学での勉学・研究活動に必要なソフトでドキュメントの作成を可能に！

なぜ今、大学でデータサイエンスを学ぶの?

なぜ今、大学でデータサイエンスを学ぶの?
これからのデジタル社会で活きる新たなスキル

見て・聴いて・体験する、
もっと楽しくなるデータサイエンス！

見て・聴いて・体験する、
もっと楽し
くなるデータサイエンス！
8

DataScience Café（データサイエンスカフェ）

DSSS（データサイエンススタディセッション）

３Dプリンター体験

ワークステーション・PC貸出

山形大学 データサイエンスマイスター制度

取組概要

２つのレベル（ベーシックとアドバンスト）で構成される教育プログラム
令和３年度（２０２１年４月）から全学部の新入生を対象に本格稼働
令和４年度と令和５年度にコア授業科目の学習内容の見直しを実施し、少数科目で効率的に学習できるように改定
データサイエンスマイスター制度（ベーシック）は、令和４年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」リテラシーレベルに認定
データサイエンスマイスター制度（アドバンスト）は、令和５年度に文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度」応用基礎レベルに認定

データサイエンスマイスター認定
それぞれの履修条件を満たした場合、データサイエンスマイスター（ベーシック）、またはデータサイエンスマイスター（アドバンスト）に認定

アドバンスト（応用基礎レベル）

ベーシック（リテラシーレベル）
対象

データ解析基礎（データサイエンス（基礎））

人文社会科学部
地域教育文化学部
医学部、工学部、農学部

ベーシック（リテラシーレベル）の認定科目を修得

基盤共通教育共通科目（情報科学）／前期開講／2単位
現代社会を理解する上で必要不可欠なデジタ
ルデータの扱い方、データ解析を行う上で必要となるデータの基本的な処理方法と表現方法を習得

キーワード：質・量的デー
タ、平均、ばらつき、分布
図、時系列データ、データ
倫理対象

AI・データサイエンス要論（データサイエンス（応用））
基盤共通教育共通科目（情報科学）／後期開講／2単位

対象

データサイエンスⅠ（数理科学）

全学部共通

基盤共通教育共通科目（サイエンススキル）／前期開講／2単位

理学部

科学や実社会の多くの場面で、データを用いた
客観的・論理的なエビデンスに基づく仮説構築
や意思決定を行う際の基礎となる幅広い知識を習得

AI・データサイエンスの知識を様々な専門分野へ応用し（AI×専門分野）、現実の課題解決、価値創造を行う上で必要な知識を習得

キーワード：アルゴリズ
ム、数学、統計学、機械
学習、Python

キーワード：アルゴリズム、
機械学習、自然言語処理、
バイオインフォマティクス、
データ倫理

合計２科目４単位の修得でアドバンスト（応用基礎レベル）を認定

１科目２単位の修得でベーシック（リテラシーレベル）を認定
9